クロードは宇宙でのAIの自律性を実証し、将来の月面および深宇宙ミッションへの道を開いています。彼の最新のミッションでは、AI技術が遠隔操作や自律的な意思決定にどのように役立つかを示し、宇宙探査の新たな可能性を示しました。

*AI技術を搭載したロボットが月面を探索する様子*

この進歩により、将来的には人間の乗員を必要とせずに、より長期間のミッションや危険な環境での作業が可能となるでしょう。
また、AIの自律性は、通信遅延や予期せぬ状況に対応するために不可欠です。

### 今後の展望
- 月面基地の建設支援
- 深宇宙探査の自律運用
- 地球外資源の採掘と管理

これらの技術革新は、私たちの宇宙への理解と活動範囲を大きく広げることになるでしょう。

概要

NASAは、2022年12月に、AnthropicのClaudeの支援を受けて地図化された火星表面上の400メートルのルートを自律的にナビゲートし、初めてAIによる計画走行を成功させたと発表しました。

AI研究・安全性企業のAnthropicは、NASAのPerseveranceローバーが最近、AIによる初の他惑星での走行を完了し、AnthropicのClaudeが火星表面の400メートルのルートをマッピングし、ローバーが12月に成功裏にナビゲートしたことを明らかにしました。

車の大きさのロボットで、カメラや科学機器を搭載したPerseveranceは、2021年2月から火星を探索し、古代の水の証拠や過去の微生物生命の可能性があるジェゼロクレーターの地質と気候を分析しています。

火星での走行は非常に複雑な作業であり、ローバーは滑落や傾き、動きが取れなくなる危険を避けなければなりません。従来は、地球と火星の間の3億6200万キロメートルの距離を考慮し、軌道画像やローバーの画像から「パンくずリスト」のようなウェイポイントを計画し、指示を送ることで人間の操縦者が各走行を計画していました。AutoNavシステムが障害物回避を支援するものの、計画は労力を要し、先を見通すことは限定的でした。

NASAのジェット推進研究所（JPL）は、Claudeをこの計画支援に試験的に導入しました。長年のローバー運用データを用いて、ClaudeはRover Markup Languageでコマンドを生成し、1707日目と1709日目のウェイポイントを設計しました。AIはルートを反復的に改善し、その結果はPerseveranceのシミュレーションを通じて検証され、50万以上の変数をモデル化して安全性を確保しました。エンジニアは地上の画像に基づきわずかな調整を行っただけで、ローバーはAIによる計画ルートを無事に走破しました。

JPLは、Claudeを活用することでルート計画時間を半減させつつ、一貫性を向上させ、操縦者がより多くの走行をスケジュールし、追加のデータを収集し、科学的成果を高めることができると見積もっています。この実験は、複雑な環境を理解し、運用コードを書き、適応的な意思決定を行える自律システムとしてのAIの将来性も示しています。長期かつリスクの高いミッションにおいて、こうした技術は不可欠となる可能性があります。

火星の自律AIがNASAのアルテミス月面ミッションや深宇宙探査の道を切り開く

将来的には、NASAのアルテミス計画は人類を月に再び送り込み、月の南極に基地を建設することを目指しています。Claudeのような自律AIアシスタントは、月面地形のマッピングや生命維持システムの監視、複雑な作業の効率的な管理を支援することが期待されます。より遠い未来には、このようなAIシステムは探査機が独立して外宇宙を探索し、エウロパやタイタンのような衛星の極端な環境や通信遅延を乗り越えて調査を行うことも可能になるでしょう。

Claudeの火星での400メートル走行は、自律機械が迅速かつ適応的な意思決定を行い、人類の太陽系への探査範囲を拡大し続ける未来の一端を示しています。地球上のルーチン作業の補助から、メールの作成やコードのデバッグといった従来の役割を超え、火星表面のローバーの計画やナビゲーションといった人間だけが行えると考えられていた課題にまで進化しています。地球から1億4000万マイル以上離れた場所で成功したClaudeの400メートル走行は、現代AIの信頼性だけでなく、その自律性、複雑な意思決定、極限環境でのリアルタイム問題解決能力の向上を示しています。

もしAIが他の惑星でこのレベルの責任を担えるなら、その支援できるタスクの範囲は、地球上だけでなく宇宙空間でもこれまで以上に拡大していきます。これは、AIが探査、科学、技術革新の不可欠なパートナーとなる未来を予兆しています。